常见的分箱方法有哪些（）

[单选题]

常见的分箱方法有哪些（）

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等宽
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等频
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聚类法
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自定义区间
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jfjfjjfkflskjbb699

abc

发表于 2017-03-25 09:33:52 回复(0)

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创始元灵

假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，一些常用的分箱方法有：1.无监督分箱（1）等宽分箱：将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个区间当作一个分箱。

（2）等频分箱：把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观测的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小的1/k比例的观测形成第一个分箱，等等。

（3）基于k均值聚类的分箱：使用第五章将介绍的k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。

2.有监督分箱

在分箱时考虑因变量的取值，使得分箱后达到最小熵（minimumentropy）或最小描述长度（minimumdescriptionlength）。这里仅介绍最小熵。

（1）假设因变量为分类变量，可取值1，…，J。令pl（j）表示第l个分箱内因变量取值为j的观测的比例，l=1，…，k，j=1，…，J；那么第l个分箱的熵值为Jj=1［-pl（j）×log（pl（j））］。如果第l个分箱内因变量各类别的比例相等，即pl（1）=…=pl（J）=1/J，那么第l个分箱的熵值达到最大值；如果第l个分箱内因变量只有一种取值，即某个pl（j）等于1而其他类别的比例等于0，那么第l个分箱的熵值达到最小值。

（2）令rl表示第l个分箱的观测数占所有观测数的比例；那么总熵值为kl= 1rl×Jj=1［-pl（j）×log（pl（j ））］。需要使总熵值达到最小，也就是使分箱能够最大限度地区分因变量的各类别。

发表于 2019-06-29 16:23:38 回复(0)

番茄我是西红柿

abcd

发表于 2018-11-29 08:41:57 回复(0)

sam.L

分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时，需要确定的两个主要问题就是：如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。

分箱的方法：有4 种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。

统一权重，也成等深分箱法，将数据集按记录行数分箱，每箱具有相同的记录数，每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。

统一区间，也称等宽分箱法，使数据集在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围是一个常量，称为箱子宽度。

用户自定义区间，用户可以根据需要自定义区间，当用户明确希望观察某些区间范围内的数据分布时，使用这种方法可以方便地帮助用户达到目的。

发表于 2017-03-26 15:14:42 回复(0)

mrbean

abcd

发表于 2017-03-24 00:35:29 回复(0)

牛客1462587号

发表于 2017-03-13 13:02:11 回复(0)

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